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크리스토프 베그
제조업체의 협력 방식, 데이터 활용, AI 기반 자동화 도입 방식을 재고하다.
2025년 PDF 솔루션 사용자 컨퍼런스에서 존 키바리안 CEO는 반도체 산업이 폭발적인 AI 수요에 힘입어 성장하고 있지만 전례 없는 제조 복잡성에 제약을 받는 중대한 전환점에 서 있다고 진단하는 포괄적인기조 연설을진행했습니다. 그의 핵심 메시지는 2030년까지 1조 달러 규모의 반도체 산업으로 나아가기 위해서는 제조업체들이 협력하고 데이터를 활용하며 AI 기반 자동화를 도입하는 방식을 근본적으로 재고해야 한다는 것이었습니다.
인공지능이 주도하는 성장의 필수 과제
키바리안은 야심찬 목표에서 실현 가능한 수준으로 발전한 놀라운 성장 전망으로 발표를 시작했다. 반도체 산업은 2030년까지 연간 약 10% 성장세를 유지할 전망이며, AI가 주요 촉매 역할을 할 것이다. 이는 데이터 센터에만 국한된 이야기가 아니다. 2030년까지 반도체 수요의 약 3분의 2가 AI의 영향을 받을 것이며, 이는 에지 디바이스부터 일상 제품에 내장된 MCU에 이르기까지 광범위하게 적용될 것이다.
이 변화의 규모는 어마어마합니다: 전 세계 데이터 센터 용량은 2030년까지 연평균 복합 성장률 22%에 근접하며 3배 이상 증가할 수 있으며, 에지 AI는 이미 반도체 AI 시장의 절반 이상을 차지하고 있습니다. 가장 의미심장한 점은 2나노미터 미만의 최첨단 노드가 파운드리 매출을 주도할 것이라는 점으로, 2030년까지 40%, 2035년까지 60%를 차지할 전망이다. 이는 지속된 '무어의 법칙 종말론' 예측을 명백히 반박하는 증거다.
세 가지 근본적인 과제
키바리안은 PDF 솔루션즈가 플랫폼과 솔루션을 통해 해결에 기여하고 있는 세 가지 상호 연결된 과제를 중심으로 업계의 진화를 설명했습니다:
3D 혁명: 제조 기술은 단순한 스케일링 복잡성에서 아트 데 게우스(Aart de Geus)가 말하는 "체계적 복잡성"으로 진화했습니다. 이는 칩릿 기반 시스템 패키징과 점차 확대되는 3차원 웨이퍼 가공을 모두 포함합니다. 현대 제품은 일반적으로 17~18개의 금속 층과 수십억 개의 테스트용 비아를 갖추고 있으며, 웨이퍼 본딩(한때 이미지 센서용으로 특수한 기술로 여겨졌음)과 같은 기술은 플래시 메모리와 백사이드 전원 공급 장치의 표준이 되었다. 휴대폰의 적외선 센서는 이제 패키지 내 다중 칩 시스템이며, 심지어 테스트 장비에 사용되는 칩조차 다중 칩 모듈이다.
공급망 분산화: 규모의 경제를 위해 제조 역량을 집중시키는 기존의 반도체 패러다임이 뒤집히고 있다. 키바리안이 지적했듯이, 업계는 분산되고 전 세계적으로 분산된 제조 운영에서 경제적 효율성을 달성하는, 이전에 시도한 적 없는 일을 시도하고 있다. 고객들은 웨이퍼가 어디에서 제조되든 경쟁력 있는 가격을 기대하지만, 지정학적 현실, 인재 분포, 시장 접근 요건은 여러 대륙에 걸쳐 동시에 생산 능력 확장을 촉진하고 있다.
제품 수준에서 복잡성은 더욱 가중됩니다. 첨단 패키징은 이제 20회 이상의 테스트 삽입, 20개 이상의 고대역폭 메모리 다이와 로직의 통합, 그리고 공동 패키징 광학 기술과 같은 신기술을 포함합니다. 모든 팹리스 기업은 사실상 제조업체가 되어, 단순히 완제품 웨이퍼를 받는 것이 아니라 복잡한 다자간 공급망을 조율하는 책임을 지게 되었습니다.
인공지능을 통한 운영 효율성: 미국 반도체 공학 석사 학위 취득자의 80%가 해외로 유출되고, 아시아태평양 지역 기업의 90%가 인재 확보를 최우선 과제로 꼽는 가운데, 기술 인력 부족 현상은 극심합니다. 한편 업계는 기존 방식으로 제조 데이터의 5~10%만 분석하며, 데이터 과학자들은 실제 분석보다 데이터 정렬 및 준비에 80%의 시간을 할애한다. 이는 AI가 분석가들이 모든 가용 데이터를 활용해 훨씬 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 근본적으로 다른 접근법이 필요함을 시사하며, 이는 업계가 필요로 하는 운영 효율성 향상을 가져올 것이다.
전략적 대응
키바리안은 PDF 솔루션즈가 이러한 과제를 해결하기 위해 네 가지 통합된 기둥을 통해 포트폴리오를 어떻게 발전시켜 왔는지 설명했습니다:
협업 및 공급망 오케스트레이션: PDF 솔루션은 두 가지 수준에서 오케스트레이션 과제를 해결하고 있습니다. Sapience Manufacturing Hub를 통한 내부 오케스트레이션은 MES, ERP, PLM 및 EDA 도구 간 원활한 통합을 가능하게 하여 데이터 과학자의 대부분의 시간을 소모하는 데이터 정리 작업을 제거합니다. 공급망 허브를 통한 외부 오케스트레이션은 품질 보증을 자동화하고, 실시간 작업 진행 추적을 가능하게 하며, 데이터 피드포워드 애플리케이션을 지원하여 한 번의 삽입 테스트 파라미터로 후속 작업을 최적화할 수 있도록 합니다.
이 철학은 "인간의 통제 하에 AI가 실행하는" 방식을 중심으로 하며, AI가 분석의 최대 90%를 자동화하고 시각화를 몇 초 만에 구현하며 100%의 데이터를 100%의 시간 동안 분석할 수 있도록 하는 규칙과 안전장치를 마련합니다.
글로벌 보안 연결 플랫폼: 2020년 PDF 솔루션즈는 반도체 제조 장비의 연결 및 제어 소프트웨어 제공 분야의 업계 선두 기업인 시메트릭스를 인수했습니다. 올해만 해도 8,000대의 반도체 제조 장비가 PDF 소프트웨어가 탑재된 상태로 출하될 예정이며, 이는 해당 기업을 단일 장비 공급업체로 간주할 경우 출하 대수 기준으로 최대 규모가 됨을 의미합니다.
2025년, SecureWISE 인수를 통해 PDF Solutions는 현재 반도체 업계 최대 규모의 보안 데이터 교환 네트워크를 운영하며, 300개 이상의 제조 현장과 100개 이상의 장비 OEM을 연결하고 있으며 20년 동안 단 한 건의 보안 침해 사고도 발생하지 않았습니다. 이 플랫폼은 엔드투엔드 제로 트러스트 아키텍처를 제공하며, 8개 지역에서 99.9% 가동률로 페타바이트 규모의 클라우드 데이터를 관리하고, ISO 27001, 여러 지역별 보안 요구사항 및 산업별 SEMI 표준 준수를 유지합니다.
효율성 기회
키바리안은 도전과 기회를 동시에 함축하는 도발적인 계산으로 결론을 내렸다. 연간 4,000억~5,000억 달러의 제조 비용이 1조 달러 규모의 산업을 뒷받침하는 가운데, 세계에서 가장 비싼 공장의 장비들은 수익 창출용 웨이퍼 생산 기준으로 측정할 때 겨우 60~80%의 효율성만 발휘한다. 장비는 90% 가동률을 보일 수 있지만, 그 시간 대부분은 비생산적인 웨이퍼를 생산하는 데 쓰인다—설정용 웨이퍼, 검증용 런, 출시 전 결함 스캔 등이 그것이다.
키바리안은 "이 공장들에서 실제로 10% 더 많은 생산 능력을 끌어낼 수 있다면, 1조 달러 규모의 사업에 한 걸음 더 다가설 수 있다"고 주장했다. 이는 PDF 솔루션스의 행동 촉구로, 글로벌 반도체 생태계 전반에 걸쳐 AI 기반 협업과 더 스마트한 의사결정을 통해 1,400억 달러의 가치를 창출하겠다는 의지를 나타낸다.
변혁의 순간
키바리안의 발표에서 드러난 것은 반도체 제조가 300mm 웨이퍼로의 전환 이후 가장 근본적인 변혁을 겪고 있다는 비전이다. 업계는 전례 없는 생산량으로 확장하고, 새로운 3차원 기술을 숙달하며, 분산된 글로벌 공급망을 조율해야 하는 동시에 인력 부족 속에서 이를 수행해야 한다. 이 모든 것을 고객이 기대하는 끊임없는 비용 절감과 성능 향상을 유지하면서 이뤄내야 한다.
PDF 솔루션즈가 제시하는 해결책은 단순히 더 많은 데이터를 수집하거나 더 많은 AI 모델을 실행하는 것이 아닙니다. 조직 내부, 공급망 파트너 간, 그리고 인간과 AI 시스템 간의 지능형 협업을 위한 인프라를 구축하는 것입니다. 페타바이트 규모의 다크 데이터를 접근 가능하고 활용 가능한 형태로 만드는 플랫폼을 구축하는 것입니다. 자동화가 대규모로 안전하게 운영될 수 있도록 하는 거버넌스 프레임워크를 확립하는 것입니다.
반도체 산업이 1조 달러 규모의 미래를 향해 질주하는 가운데, 승자는 설치된 설비에서 최대 가치를 추출하고, 조직 경계를 넘어 복잡성을 조율하며, 엔지니어들이 데이터 정리 작업보다 통찰력에 집중할 수 있도록 지원하는 기업이 될 것이다. 키바리안의 비전이 선견지명임을 입증한다면, 앞으로의 길은 더 큰 공장을 건설하는 것이 아니라 기존 공장 및 공급망을 획기적으로 스마트하게 만드는 데 있다.